論文の概要: Integrating Recurrent Neural Networks with Data Assimilation for Scalable Data-Driven State Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12269v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 03:56:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 14:03:55.737852
• Title: Integrating Recurrent Neural Networks with Data Assimilation for Scalable Data-Driven State Estimation
• Title（参考訳）: スケーラブルなデータ駆動状態推定のためのリカレントニューラルネットワークとデータ同化の統合
• Authors: Stephen G. Penny, Timothy A. Smith, Tse-Chun Chen, Jason A. Platt, Hsin-Yi Lin, Michael Goodliff, Henry D.I. Abarbanel
• Abstract要約: データ同化(DA)は機械学習と統合され、完全にデータ駆動のオンライン状態推定を実行する。 リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、数値天気予報(NWP)においてDAサイクルの重要なコンポーネントを置き換えるために代理モデルとして実装される これらのRNNがDAメソッドを使用して、ターゲットシステムの観測で隠れた/保存状態を直接更新する方法について示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data assimilation (DA) is integrated with machine learning in order to perform entirely data-driven online state estimation. To achieve this, recurrent neural networks (RNNs) are implemented as surrogate models to replace key components of the DA cycle in numerical weather prediction (NWP), including the conventional numerical forecast model, the forecast error covariance matrix, and the tangent linear and adjoint models. It is shown how these RNNs can be initialized using DA methods to directly update the hidden/reservoir state with observations of the target system. The results indicate that these techniques can be applied to estimate the state of a system for the repeated initialization of short-term forecasts, even in the absence of a traditional numerical forecast model. Further, it is demonstrated how these integrated RNN-DA methods can scale to higher dimensions by applying domain localization and parallelization, providing a path for practical applications in NWP.
• Abstract（参考訳）: データ同化(DA)は、完全にデータ駆動のオンライン状態推定を実行するために機械学習と統合される。 これを実現するために、従来の数値予測モデル、予測誤差共分散行列、接線および随伴モデルを含む数値天気予測(NWP)におけるDAサイクルのキーコンポーネントを置き換えるために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を代理モデルとして実装する。 DA法を用いてこれらのRNNを初期化して,対象システムの観測結果と直接更新する方法について述べる。 その結果、従来の数値予測モデルが存在しない場合でも、短期予測の繰り返し初期化のためのシステムの状態推定にこれらの手法が適用可能であることが示された。 さらに、これらの統合されたRNN-DA法は、ドメインのローカライゼーションと並列化を適用して、より高次元にスケールできることを示し、NWPにおける実用的な応用の道筋を提供する。

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